引言
数据库的云化、丰富业务场景下多元的数据库类型、公有云与私有云交织的IT架构，叠加信创影响使得企业内部的基础设施日益复杂，如何高效管理多元的数据库和多云异构基础设施正成为企业面临的严峻挑战。在此背景下，数据库云应运而生。数据库云具有对多元数据库和多云异构基础设施简洁、便捷的管理能力，既是一众数据库管理工具中的集大成者，也代表着数据库管理技术进化新方向，正被广泛纳入企业数字化基础设施建设。
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2022年，爱分析重点分析了数据库云在应对日益复杂基础设施、实现数据库统一运维管理上的价值。2023年，数据库云的价值被进一步放大，能够帮助企业用户提升基础设施运维管理效率，降低基础设施投入成本，是其能够受到众多企业用户关注和认可的核心原因。2023年，受限于宏观经济下行，“降本增效”成为所有企业用户的核心关注点，企业用户对数字化投入也发生显著变化。从IT预算分配上看，企业用户会将更多数字化预算投入到直接产生业务价值的场景，对基础设施的投入会更加审慎评估其ROI和成本，更多以满足现有业务出发去考虑IT基础设施预算投入。数据库云能够帮助企业用户提升其IT基础设施利用效率，进而提升IT基础设施投资回报率。从IT部门人员构成上看，爱分析调研发现，IT部门中懂业务场景、直接服务业务部门的人员还在增加，而IT开发人员和运维人员大多有所消减，但开发和运维工作随着数字化深入落地在持续增加。面临工作量持续增长而人员HeadCount持续减少的情况下，企业用户需要更加高效的运维管理工具，提升整体IT基础设施的运维管理效率，数据库云的价值因此凸显出来。
数据库云是指基于云原生技术对数据库容器化后，上层实现对多元混合数据库全生命周期的统一、标准化管理，下层可实现对多元异构IaaS资源的统一、灵活、稳定调度的云平台。与传统数据库管理平台相比，数据库云在架构上更具先进性
图1：数据库管理平台与数据库云平台架构对比示意图
传统数据库管理平台对多元数据库进行“旁路”纳管，这种纳管的方式不改变底层数据库与硬件资源紧耦合关系，难以实现数据库横向节点弹性伸缩。与数据库管理平台不同，数据库云作为独立的PaaS层平台，底层对IaaS层完全解耦，可将异构硬件资源池化管理，为上层数据库提供灵活、弹性的资源支持。云平台本身可对多元数据库进行统一管控。在大中型企业中，随着数据库种类增加，数据库管理平台瓶颈出现，具备先进架构的数据库云更能满足大中型企业对效率的追求。- 数据库云标准化有效降低大中型企业数据库运维管理复杂性、提升运维效率。
数据库管理平台面向专业数据库管理员，依赖数据库管理员实现创建、部署、运维、调优等任务。数据库管理员的个性化会带来数据库的多样化配置。在大中型企业内部，数据库类型动辄十余种，在多名数据库管理员的参与下，随着时间推移，数据库管理平台可能演化出几十甚至上百种配置，数据库运维变将得异常复杂和低效。对比之下，数据库云可通过数据库容器化，使数据库配置标准化，降低运维复杂性。如数据库云将数据库的高可用、监控报警、备份等功能按照最佳实践固化为模板，能有效收敛配置多样性；用户简单点选即可建立高性能数据库，运维效率得到显著提升。基于云原生技术，数据库云可将底层物理机、虚拟机、私有云、公有云、混合云等各类异构设施资源池化，按需自动分配给运行实例。用户可一键实现资源扩缩容，提高资源利用率。- 针对小型企业，数据库云使小型企业具备专业的数据库运维管理能力。
小型企业应用系统规模小，数据库管理松散、能力较弱。由于数据库云的标准化是对数据库管理专家经验的固化，借助数据库云，小企业也能实现对数据库的专业运维管理。
案例：某大型汽车金融公司借助数据库云平台打造坚实数据库基础
以某大型汽车金融公司的数据库云平台建设经验为例。该公司搭建了汽车金融云平台旨在为集团的金融业务提供全面IT服务能力，支持相关金融业务系统的快速部署及上线。该公司云平台面临的挑战主要来自以下三个方面：
1）数据库性能遇瓶颈。由于该汽车金融云平台采用的是服务器加HDS存储的传统架构来支撑Oracle、MySQL、Redis等数据库，在业务系统TB级的数据体量下，数据库性能亟待提升。
2）数据库管理人效待提升。该云平台的管理团队兼具应用开发、基础架构、数据库运维等职能，随着金融业务的增长，亟需提升数据库运维效率，释放人力支持业务应用开发。
3）实现同城容灾。为保障生产高可用，该云平台需要建立同城容灾，以保证在故障情况下，业务能平滑切换到同城数据中心，支持业务连续性。这一点需要数据库协同网络、应用一起实现。
为解决上述问题，该大型汽车金融公司在沃趣科技协助下建设数据库云平台，通过沃趣科技的QData数据库一体机替换传统IOE架构，以及借助Qfusion数据库私有云平台承载MySQL、Redis等轻量级数据库，协同支撑汽车金融、CMS、司库等核心业务。此外，该公司还借助QOne、QPlus等工具提供读写分离、CDP数据保护功能。
该公司在2022年完成了同城灾备数据库平台的建设。在2022年底的数据中心容灾切换演练中，沃趣科技的数据库云平台均顺利地实现了主备数据中心包括Oracle、MySQL、Redis等核心应用数据库的容灾切换、切回流程，与“该汽车金融云”的应用系统、网络系统一起完成了整个数据中心的灾备切换。
借助沃趣数据库云平台，该大型汽车金融公司获得了以下收益：
- 汽车金融、CMS核心业务场景如月结账单、业务报表、账务收还款实时查询等性能提升500%以上;
- 借助QFusion数据库私有云平台，该公司可实现稳定可靠、弹性伸缩的多类型数据库服务，显著提升数据库管理效率;
- 核心数据库读写分离架构降低了核心库的负载，同时优化了数据抽取的性能和效率;
- 实现数据库的CDP实时数据保护，保障金融数据安全。
在数据库云落地过程中，企业面临的一个艰巨挑战是：是否将数据迁移到数据库云平台。企业的顾虑在于，数据库管理平台已经应用多年，平台成熟且稳定。企业转换到数据库云平台需进行数据迁移，这过程会带来业务连续性风险和成本负担。针对以上挑战，业内较为认可的一种稳妥的操作方式是，对于旧业务系统，保持既有的纳管方式不变，同时采购数据库云支撑新业务系统建设，逐渐过渡并替代旧业务系统，兼顾业务连续性和数据库云新技术效率红利。沃趣科技是数据库云赛道中的领先厂商，成立于2012年，在数据库基础设施领域深耕11年，客户数量超1000家，广泛覆盖证券、保险、银行、能源电力、电信运营商等行业。沃趣科技于近期获得来自翌马投资（恒生电子产业基金）、金蚂投资的数千万B+轮战略融资。
图2：沃趣科技产品版图
为了解数据库云的发展趋势和实践进展，近期，爱分析对沃趣科技进行了调研，并对沃趣科技CEO陈栋先生进行了访谈。以下是访谈精选。
爱分析：沃趣科技对数据库云市场空间及未来发展趋势是如何判断的？陈栋：乐观估计，未来3-5年，数据库云市场占比有可能达到数据库市场的一半。从长远来看，企业客户数据库类型多元化、数据库节点弹性管理和国产化替代是未来市场的主要趋势。企业数据库类型多元化是常态。从数据库市场的发展来看，市场中200多家数据库厂商正在逐渐分层，一个很明显的信号是金融客户的核心业务场景以大云厂商为主，数据库厂商和类型正在逐渐收敛。那么，最终会收敛成像Oracle数据库一样一家通吃的局面吗？我们认为不会。因为企业的业务场景越来越复杂，需要采用时序数据库、图数据库、向量数据库、文档管理等多种数据库类型满足业务需求。未来，企业内部同时存在5-10种类型数据库将成为常态。企业数据库节点数量增多，弹性管理是强需求。客户业务复杂性逐渐建立，将带来数据库节点数量的快速增长，大型企业会达到数十至百个节点；同时，客户业务敏捷性意味着快速创建、下线数据库，这也要求数据库节点的管理更敏捷、更弹性。多类型的数据库、庞大数据库节点的弹性管理都需要通过云平台来承载以及屏蔽复杂性。另外一个很重要的机会是国产化。虽然今年从整体形势上看，客户的预算都比较谨慎，但信创是金融、证券等行业的硬性指标，将为数据库云带来潜在发展空间。国产化要求数据库管控平台对国产化芯片的兼容适配，如整个PaaS平台要能运行在X86、ARM等国产化芯片上。对此，沃趣推出了QData for GaussDB、QData for OceanBase两款国产化高性能数据库专有云产品。陈栋：数据库云赛道门槛高，厂商复合能力是关键。沃趣在数据库云方面已经建设了11年。我们认为这个赛道还是一个蓝海赛道。这个赛道很细分，对技术的要求比较常见，没有数据库内核那么高深，但这个赛道也有自己的技术门槛，需要厂商具备非常复合的能力，包括数据库、操作系统、网络、存储、计算等方面能力。而这正是沃趣擅长的领域。沃趣的技术基因非常多元，比如我们的COO是系统出身，在存储、计算、网络等方面经验丰富，我以及联合创始人罗春是数据库出身，对于数据库、操作系统非常熟悉。从整个市场来看，能具备这样复合能力的厂商并不多。我们相信数据库云为客户带来的价值会持续增长。沃趣会在相当长的一段时间内专注于数据库云这个赛道，明确赛道边界，不会进入到数据库内核赛道，也不会去做大云。未来，我们希望沃趣能做成类似VMware的模式，不管是大客户还是小客户，但凡有数据库需求，都能想到沃趣。陈栋：现阶段沃趣首先关注对更多数据库类型和更多样IaaS基础设施的支持。目前，沃趣支持的数据库种类已经有15种，其中国产化的有7种，能解决客户国产替换下一云多芯的场景。后续沃趣会投入在数据库稳定性上，满足高端用户对稳定性的高要求。未来，沃趣会根据客户需求，在数据库的深度管理、产品能力上持续深入。持续完善配套服务，为客户数据库全生命周期的使用体验兜底，包括运维的高可用、备份、灾备，以及对业务层有直接影响的数据库性能优化、安全、审计、权限管理等方面。此外，沃趣也在探索应用AI技术。机器学习可以重构部分工具类产品，比如SQL窗口、SQL语义转化、自然语言到机器语言的转化，以及数据库迁移过程中的代码改造等。我们也在尝试将一部分现有的功能通过AI方式实现，使数据库云更智能化。
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